采用混合特征相似性的极化SAR图像降噪算法

针对极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR）图像在相干斑抑制过程中面临的结构信息和极化散射信息保持的问题,通过分析PolSAR图像的结构特性和极化特性,建立一种结构特征提取方法,并提出一种采用混合特征相似性的极化SAR图像降噪算法.该算法将图像的结构信息和极化散射信息与降噪过程相融合,能够在抑制相干斑噪声的同时,实现降噪后图像的结构信息和极化信息的有效保持.实测机载极化SAR数据的实验结果验证了算法的有效性.     

结构保持的双边滤波极化SAR图像降噪

针对极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)图像相干斑抑制时结构保持的难题,该文提出一种PolSAR图像的双边滤波算法:结构保持的双边滤波(SPBF)。该算法通过结合边缘结构特征和地物散射特性,增强对PolSAR图像结构信息的描述,减少滤波时图像结构信息的损失,实现滤波性能的提高。该算法首先使用边缘检测模板在极化总功率图像(Span)上提取边缘方向,实现自适应选择滤波方向窗;其次,采用Freeman-Durden分解获取像素的散射机制,并根据极化数据的统计分布特性获取地物散射的聚类标记;最终在所选的方向窗中,以聚类标记图为掩膜,利用改进的双边滤波算法对PolSAR数据进行相干斑抑制。真实SAR数据的实验结果表明,该方法能够有效抑制相干斑噪声,同时提高了对图像的边缘、强点目标和极化散射特性的保持能力。     

基于同质像素预选择的极化SAR图像非局部均值滤波

该文针对在极化合成孔径雷达(PolSAR)图像相干斑抑制过程中结构特征和极化散射特性保持的难题,提出一种基于同质像素预选择的非局部均值滤波算法(NLM-HPP)。该算法结合像素统计特性和极化散射机制选择滤波同质像素,并引入结构损失函数提高非局部均值(NLM)算法中像素间相似性度量的准确性,最后用改进的相似性度量对同质像素的协方差矩阵进行加权平均,实现对PolSAR图像的相干斑抑制。对真实PolSAR数据进行的实验结果表明,与现有的Refined Lee滤波、基于散射模型的滤波方法和两种非局部均值滤波相比,此方法在有效滤除相干斑点的同时能更好地保持PolSAR图像的结构信息和极化信息。     

基于非平稳性和极化相干系数比的PolSAR图像建筑物检测

为了提高全极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中城区建筑物的检测精度,该文提出一种基于人造目标散射非平稳性和极化相干系数比的建筑物检测新方法。该方法首先对PolSAR图像进行滤波和方位向时频分解,得到多个子孔径图像,然后结合方位向非平稳性检测和极化相干系数比来判断某个像素是否为建筑物。该文通过引入一种新的极化相干系数比从而使获取的建筑物检测结果优于传统非平稳性检测方法,能够有效去除具有布拉格散射的自然地物虚警从而提高检测精度。星载和机载PolSAR数据实验结果验证了该方法的有效性。     

极化白化滤波器的一种多通道扩展

为减小相干斑对分类、检测的影响,通常要对极化合成孔径雷达图像进行相干斑抑制。极化白化滤波器(PWF)是利用多个极化通道的复数据抑制相干斑的有效方法,但其输出只有一个通道。为了在后续处理中能够利用全极化数据,该文对PWF进行了改进,提出了多通道极化白化滤波器法(MCPWF)。该方法在保持PWF最少相干斑图像输出的同时,还能得到各个极化通道滤波后的输出。Pi-SAR实测数据的实验结果验证了该方法的有效性。     

一种新的极化滤波综合性能评估方法

极化合成孔径雷达(SAR)可以获得目标散射的相位信息,这种更加丰富的信息为极化SAR图像相干斑噪声抑制提供了更好的解决方法。通过对几种典型的极化滤波技术的算法实现,基于采样信号波形图、极化特征图和相对标准差,提出了一种新的极化滤波综合性能评估方法。对实测极化SAR数据进行实验验证,结果表明局部统计滤波在图像分辨率的保持、极化信息的保留和相干斑噪声的抑制3个方面都有很好的效果。     

基于差异度的极化SAR相干斑抑制效果评估

相干斑抑制是极化SAR图像解译和信息提取的基础。针对采用极化特征图对极化SAR图像相干斑抑制算法极化信息保持能力定性评估的不足,本文提出一种基于差异度的相干斑抑制效果评估方法。该方法通过比较相干斑抑制前后目标区域的差异度,实现相干斑抑制算法对目标极化信息保持能力的定量评估。在评估过程中采用分别先对目标区域内每个像素做差异度后求平均的方法,代替传统的先将目标区域内像素K矩阵求平均后求极化特征图的方法,避免了先对各个像素做平均带来的二次估计。对通过极化特征图判断性能接近的不同相干斑抑制算法,得到更为精确的评估结果。最后选取三类典型相干斑抑制算法,分别对仿真数据和实测ESAR数据中的面目标和点目标进行评估,验证了方法的有效性。      

基于SAR极化特征的SVM道路提取方法研究

SAR图像中道路提取在路网规划建设、灾害监测等领域具有重要的应用价值.传统SAR图像道路提取方法多是基于SAR图像的幅值特性进行提取,缺少对极化特性的解译.此外极化分解方法多应用于水体提取、地物分类、建筑物提取等,较少应用于道路提取.针对现有的道路提取方法数据质量要求高、全极化道路提取研究较少、全极化数据源相干斑噪声影响大的问题,本文首先对全极化数据进行多视处理、滤波去噪预处理,并通过极化分解方法获取20维极化特征散射分量.其次,从散射机理的角度出发,构建鉴别道路信息的最优极化特征矢量.最后,通过SVM分类器得到初步道路提取结果,并通过数学形态法提取道路数据.实验结果表明,该方法达到了98.4%的Acc和65.3%的Iou,具有提取精度高、应用范围广的优点,充分利用高分辨率SAR数据的极化信息,可有效应用于SAR图像的道路提取方法研究中.此外,区分于将光学道路提取的方法直接套用到SAR图像道路提取研究,本文探索了极化特征在SAR图像道路提取中的应用表现,为SAR图像道路提取研究提出新模式新思路.     

基于散射模型的极化SAR图像相干斑抑制算法

针对地表目标散射具有随机取向特性,给出一种新的基于散射模型的极化合成孔径雷达相干斑抑制算法。首先将去取向理论用于相干斑抑制的预处理过程,之后在考虑图像中存在混合散射像素的情况下,通过Freeman分解将像素分成4种散射类型,利用欧式距离分类器对像素进行无监督分类,最后按最小均方误差准则对图像降斑处理。利用美国宇航局喷气推进实验室(NASA/JPL)的AIRSAR系统实测数据进行实验,结果表明,文中方法由于考虑了图像中目标散射的随机取向特性和混合散射情况,并采用相应的处理方法,改善了像素初始分类结果,相干斑抑制效果和分类结果明显优于LEE的基于散射模型降斑算法。     

基于高分辨率全极化SAR图像的取向角校正方法

城市地区极化分解对于监测城市扩张速度并研究其对生态环境的影响非常重要。全极化合成孔径雷达(PolSAR)允许我们使用极化目标分解方法来检测地物散射机制,是一种对城区变化进行监测的手段。然而,目标的极化方向角(POA)会影响极化分解结果,导致体散射过估等问题,使得极化分解结果不能正确地体现目标的散射机理。传统的去取向方法只对主导极化方向角较小的地区起到去取向的作用,对取向角较大区域没有明显的效果。该文针对以上问题提出了一种基于高分辨率城市区域图像的POA校正方法。首先,高分辨率图像中城市建筑区域的POA会因为地物变化出现跳变的现象,可以利用POA的随机性对城市地区的范围进行估计。其次,使用线性逼近方法来获取城区中使交叉极化项最小的POA。利用该文提出的POA校正算法,可以使取向角导致的误分解问题得到缓解,提高分解结果的准确度。该算法使用2009年于四川都江堰地区获取的机载X波段全极化数据进行验证,得到了明显的改进结果,城市区域的体散射分量得到了显著的提升。      

基于面向对象的极化雷达影像分类

有效的PolSAR影像分类技术是PolSAR成功应用的基础,然而相比于比较成熟的PolSAR成像技术与系统设计,PolSAR影像分类技术的发展相对滞后,针对PolSAR影像面向对象分类研究中存在的问题,提出了一种新的结合多种目标极化分解、ReliefF-PSO_SVM和集成学习的PolSAR影像面向对象分类方法。该方法首先采用多种方法对PolSAR影像进行目标极化分解;然后将利用不同极化分解方法提取的极化参数组合成一幅多通道影像;接下来对多通道影像进行分割、特征提取;采用ReliefF-PSO_SVM算法进行特征选择,并保留适应度最高的N个特征子集进行分类,每一个特征子集对应一个分类结果;最后利用集成学习技术对各分类结果进行集成。以吉林省长春市部分区域为研究区,Radarsat2影像为数据源,将提出的方法应用于土地利用分类中,取得了较好的分类效果,总体精度和Kappa系数分别达到了85.06%和0.8006。此外,还构建了3种对比方法用于分类,对比结果进一步证明了所提方法在PolSAR影像分类中的优越性。     

多角度极化SAR图像散射特征分解及SVM分类

在极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像理解和解译中,地物分类是重要的应用方向之一.为了研究多角度极化SAR图像的地物分类,文中基于极化统计特征差异性顺序,给出了多角度极化分解特征序列构建方法.首先,采用基于Wishart分布的统计量对非各向同性散射中心进行检测,并逐像素生成基于散射特征差异的新序列图像.然后,面向多种极化特征分解模型,提出通用的多角度极化特征一阶差分序列描述方法及编码方法,包括Yamaguchi四分量分解、Krogager分解以及H/A/Alpha分解,得到多维特征参数序列.最后,通过两种方法对比后最终选用支持向量机（support vector machine,SVM）方法对特征序列进行分类.通过机载P波段极化SAR开展360°观测试验,验证了该方法的有效性,并展示出在地物分类方面的应用潜力.     

一种改进的多视极化白化滤波算法

针对极化合成孔径雷达(PolSAR)图像的相干斑抑制问题,提出一种快速有效的多视极化白化滤波改进算法。该算法在分块加权法的块处理基础上,采用边缘检测模板对非同质类子块进行二次分类,从而提高了多视极化白化滤波(MPWF)算法的参数估计精度。利用美国宇航局喷气推进实验室(NASA/JPL)的AIRSAR系统实测数据进行了实验,实验结果表明文中方法不仅在斑点抑制效果和运算量上优于MPWF,而且有效地克服了分块处理带来的边缘模糊问题。     

基于Pauli基展开的联合极化SAR微多普勒分析

为获取不同极化通道的微多普勒元素,建立了双通道极化合成孔径雷达微动信号获取模型,详细推导了采用相位中心偏置天线(DPCA)技术剔除地杂波后的极化微多普勒参数化表述。在此基础上,为充分融合各极化通道信息,提出了一种基于Pauli基展开的联合极化微多普勒矢量提取方法,据此可显著增强低信噪比下的微多普勒特征。仿真数据验证了该方法的有效性。     

改进的极化SAR点散射目标扰动滤波检测方法

为完成极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中点散射像素目标的检测,从几何扰动滤波检测点散射像素的基本原理出发,分析了经典方法存在的相干度参数阈值无法自适应获取和不同散射机制共享同一阈值两个问题,提出利用Cloude-Pottier分解结果中熵参数的分布情况计算得到阈值,利用平均阿尔法角参数完成不同散射机制的初分类,对初分类的结果排序得到的某种散射机制对应的相干度参数的比例因子,根据比例因子计算得到该类散射机制的阈值,从而完成点散射目标的检测。对机载合成孔径雷达（AIRSAR）数据集中的San Francisco Bay图像进行了实验,结果表明,改进方法在检测性能上优于经典方法。     

基于极化定标的极化隔离度空变分析

极化定标是多极化合成孔径雷达(PolSAR)系统获取真实目标极化散射矩阵的必要步骤。文中针对极化定标过程中存在的极化隔离度距离向空变特性,采用基于无源角反射器的极化定标算法作为仿真工具,对PolSAR系统极化隔离度绝对值及其空变范围对图像中极化隔离度的影响规律进行了分析。分析结果表明:当用于极化修正的极化误差矩阵与PolSAR系统自身极化隔离度不匹配时,极化修正将会使得修正后的图像极化隔离度变差。因此,在进行极化定标时,应当尽可能在定标场沿距离向布设一定间距的多组定标器,从而获取PolSAR系统在整个距离向成像带宽内的极化隔离度拟合曲线,在进行极化修正时对图像中距离向不同的像素点采用曲线中对应位置的极化误差矩阵进行修正,进而得到尽可能接近目标真实极化散射矩阵的估计值。